高维频谱有限函数的外推

在实轴 R~1上的限制.因此若已知 f(t)在 t∈[-T,T]上的值,则 f(t)在[-T,T]外的值就被唯一确定了.作为猜测,J.L.C.Sanz 和 T.S.Huang 于1983年提出了一种外推 f(t)在[-T,T]外的值的方法(见[1]).文献[2]和[3]从不同角度证实了这     

两类解析函数族的一些性质

研究两类解析函数族的性质，推广了Chichra[4]、Mocanu[5]和Obradovic[6]的一些结果。另外，也指出了S.Owa[8]的一个错误。     

亚纯函数微分多项式f~kQ[f]+P[f]的零点分布

文[4]对简单形式的微分多项式fkf’+a的零点分布进行了讨论,文[1]对一般形式的微分多项式fkQ[f]+P[f]的零点分布进行了讨论.但由于极点给证明带来的困难,这些工作主要是对整函数来做的.本文证明了任一满足δ(∞,f)>k+2ΓQ+3ΓP+2/2k+2ΓQ+1的超越亚纯函数f,微分多项式fkQ[f]+P[f]在不含f,Q[f]极点和P[f]零、极点的可数个圆盘并集之外有无穷多个零点,其中k≥3Γp+2,而ΓQ,ΓP分别是f的微分多项式Q[f],P[f]的权.文[1]和[2,4,6]中的结论是本文结论的特殊情况.     

关于解析算子值函数的几个结果

关于复值解析函数Riesz—Dunford积分的Ky Fan定理由[1]推广到算子值解析函数,由此函数论中的很多定理得到了推广.本文的目的在于改进[1]中的结果,得到了较弱条件下的Pick定理,从而推广了[2]中的Julia引理,并简化了其证明过程.     

含有解析函数与亚纯函数的一些不等式

指出文献 [2 ]和文献 [4]中的错误 ,并且得到含有单位圆盘内接解析函数与亚纯函数的几个不等式 .     

闭区间[0,1]上的分形插值函数的分数阶积分

介绍了分形插值函数和迭代函数系统以及v阶黎曼-刘准尔分数阶积分的概念及相关定理.利用这些概念及定理讨论了分形插值函数的分数阶积分在[0,1]上连续性及判定[0,1]上的分形插值函数的分数阶积分也是[0,1]上的分形插值函数,并给予了证明.     

曲线拐点充分条件证明中的常见错误

文[1]给出了判别曲线拐点的两个充分条件,文[2]给出了一个充分条件,但三个定理的证明都是错误的.同时,文[1]的两个推论也是错误的.本文通过反例分析了其错因,并给出了文[1]中一个拐点充分条件的正确证明.     

凸函数和凹函数的幂平均不等式

文 [1 ]获得了当 α≥ 1时的凸函数的幂平均不等式 (3)、(4 ) [1] .本文指出文 [1 ]中的一个错误 ,并且得到了 α≤ 1时的凹函数的幂平均不等式 .修正和充实了文 [1 ]的定理 .同时讨论了当 α取其它值时不等式的情况 .     

代数体函数的唯一性定理

本文讨论了代数体函数的唯一性问题,改进了何育赞在文[1]、[2]、[3]中的有关结果.     

用线性算子定义的亚纯P叶函数子类(英文)

本文引进用算子定义的亚纯 p叶函数新子类 ,建立了包含关系 ,讨论了类中函数的积分算子性质 ,所得结果拓广了 [2 ]、[3 ]、[4]、[5 ]中的相应结果 .     

含有线性约束及非负回归系数的回归模型

本文考虑如下的回归模型 Y=Xβ 8 β≥0,Hβ=C ε～N_n(0,σ~2l_n) 其中Y:n×1,X:n×p,ε:n×1,H:q×p(q相似文献   

WEIGHTED NONLINEAR REGRESSION

Minimization of the weighted nonlinear sum of squares of differences may be converted to the minimization of sum of squares. The Gauss-Newton method is recalled and the length of the step of the steepest descent method is determined by substituting the steepest descent direction in the Gauss-Newton formula. The existence of minimum is shown.     

THE ESTIMATE OF THE RANK FOR REGRESSION COEFFICIENT MATRIX IN A MEDIAN REGRESSION MODEL

It is discussed to infer the rank of regression coefficient matrix in a multivariate linear regression model. If the zero median vector is unique and the design matrices satisfy some weaker conditions, it is derived that the estimators of the rank of regression coefficient matrix under the minimum distance criterion by using model selection method is strongly consistent.     

基于指数矩鞅差序列非参数回归函数的估计

本文研究了误差项是鞅差序列,且满足某种指数矩条件的非参数回归函数的估计.利用鞅的某种指数不等式,得到了其加权核估计的强相合以及在有限闭区间内一致强相合的性质,并在某种意义上推广了[5]的结果.     

带有变量中误差的 Probit 回归模型

一、引言描述一事件概率与影响变量间关系的 Probit 回归与 Logit 回归皆为重要的非线性模型.Logit 模型1944年由 Berkson 提出 Probit 模型1860年 Fechner 提出.对影响变量进行考察常会出现误差,称为“变量中的误差”(FV),在线性模型中的 FV问题已有系统研究,近来又扩展到各种非线性模型中.本文讨论 FV-Probit 模型.     

FIXED-DESIGN REGRESSION FOR LINEARTIME SERIES

1 IntroductionLet A be a subset of tlie real line R. Consider a fixed design regression modelYni = g(Z.i) + Eni, 0 S i S n, (1.1)liere xnot', xnn E A, are design points, En1,' f Enn are randon errors f g is an unknownfnnctiou. Assunle that for each nl {E.i, 0 5 i S n} have the saxne distribution as {(i, 0 5 i S n},where (f is a general weakly stationary llnear processhere {Z,} is a nurtingale dtherence sequence ralative to an increasing sequence of J-fields Rcosuch that E(ZllR--,) …     

半参数回归模型的迭代法

在补偿最小二乘法则下,采用迭代法考虑半参数回归模型Li=Ai^TX＋s（ti）＋△i（i=1,2,……n,）得到参数及非参数的估计;接着从理论上证明了该法的可行性,并给出了误差上界及确定迭代的最大次数;最后用模拟的算例说明该法的有效性．     

分片逆回归中的渐近推断

分片逆回归是最近提出的一种多元数据分析方法.这是一种有效的降维方法.使用该方法的关键点在于能给出条件协差阵一个较好的估计.为此目的,本文基于拟残差给出了一个估计,并且研究了它的渐近性质,最后给出了部分模拟结果.     

一类不分明时间序列的回归预测

研究了一类不分明时间序列的线性回归预测问题,通过模糊数空间中的距离,建立了模糊环境中最小二乘回归模型,证明了回归模型解的存在性和唯一性,并给出了确定模型的模糊参数及检验模型拟合度的计算公式。     

误差为相依序列时的非参数回归模型

本文对非参数多元回归模型Y~(j)(x_(in))=g(x_(in))+e~(j)(x_(in))中误差序列{e~(j)(x_(in)),j≥1}为m_0—相依序列和局部广义高斯序列时,给出未知函数g(x)的估计量的相合性。